Cambiar las probabilidades a priori

Como se mencionó en el vídeo, también puedes cambiar las probabilidades a priori para obtener un árbol de decisión. Esta es una forma indirecta de ajustar la importancia de las clasificaciones erróneas para cada clase. Puedes especificar otro argumento dentro de rpart() para incluir las probabilidades a priori. El argumento que necesitas tiene la siguiente forma

parms = list(prior=c(non_default_proportion, default_proportion))

El paquete rpart ya está cargado en tu espacio de trabajo.

Este ejercicio forma parte del curso

Modelización del riesgo de crédito en R

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Instrucciones del ejercicio

Modifica el código proporcionado para construir un árbol de decisión, incluyendo el argumento parms y cambiando la proporción de no impagos a 0.7 y la de impagos a 0.3 (siempre deben sumar 1). Además, incluye control = rpart.control(cp = 0.001).
Representa el árbol de decisión usando la función plot y el nombre del objeto del árbol. Añade un segundo argumento "uniform=TRUE" para obtener ramas del mismo tamaño.
Añade etiquetas al árbol usando la función text() y el nombre del objeto del árbol de decisión.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Change the code below such that a tree is constructed with adjusted prior probabilities.
tree_prior <- rpart(loan_status ~ ., method = "class",
                    data = training_set)

# Plot the decision tree


# Add labels to the decision tree

Editar y ejecutar código